算法趋同风险:理论证成与治理逻辑——基于金融市场的分析

作为算法同质化交易行为所导致的新型风险,算法趋同风险基于自我反馈的循环强化效应,具有演变为系统性风险的可能。通过对算法趋同风险的解构分析,算法运营主体的"脆弱性"、算法自动化决策的高度互联性、算法决策之间的信息不对称和算法类金融科技市场的规模决定了其已逐渐具备系统性风险的基因。同时,算法趋同风险的诸多新属性、新特征对传统的注重"太大而不能倒"和"信息透明"的治理逻辑提出了挑战,并促使治理迈向更多关注"太过关联而不能忽视"和"算法稳健"的新思维和新逻辑。研究建议,可尝试构建以行业沙盒为基础的算法测试制度和算法分级认证制度,探索算法趋同风险的协同治理路径;探索熔断机制、"断路器"工具和人工干预义务协作配合,共同发力的组合治理路径;探索以数据驱动型监管模式的落地和应用为核心的科技治理路径,最终实现算法趋同风险治理的制度创新。